“我们正步入一个数据或许比软件更重要的新时代。——Tim O'Reilly”

运用数据是精准刻画事物、呈现发展规律的主要手段，分析数据展示规律，把思想变得更精细！

本课程面向各类编程学习者，讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法，帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。

本课程介绍Python计算生态中最优秀的数据分析和展示技术，所讲授内容是数据领域最优秀的编程模块，在理学、工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力。

本课程共包括4周内容，分别讲解：

（1）Python第三方库NumPy，讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法；

（2）Python第三方库Matplotlib，讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法；

（3）Python第三方库Pandas，强大的专业级数据分析和处理第三方库，介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。

该课程希望传递“理解和运用计算生态，培养集成创新思维”的理念，重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源，快速分析和解决问题的能力。

“人生苦短，不要刀耕火种”，嵩老师教你直面问题和需求，用最好的工具解决它！

本课程是“Python网络爬虫与数据分析”课程的下半部分。“Python网络爬虫与数据分析”课程由“Python网络爬虫与信息提取”和“Python数据分析与展示”两门MOOC课程组成，完整地讲解了数据获取、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容，培养计算思维、数据思维及采用程序设计方法解决计算问题的实战能力技术。   

通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。

按时完成各章节课后的复习题与一些讨论，线上分数占期末总评20%。

本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能，尤其需要预先掌握Python的数字类型、字符串类型、分支、循环、函数、列表类型、字典类型、文件和第三方库使用等概念和编程方法。

Python集成开发环境(IDE)

[1] Anaconda: https://www.continuum.io/  

参考教程

[1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》，嵩天、礼欣、黄天羽著，高等教育出版社，2017.2

教程链接：京东自营旗舰店  高教社天猫旗舰店  亚马逊地址

[2] 专题参考资料：《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，O’Reilly & 机械工业出版社，2014.1（该书使用Python 2.x系列，内容略微陈旧，仅做参考，不建议跟踪学习）

参考网站

[1] Python NumPy: https://www.numpy.org/

[2] Python Matplotlib: https://matplotlib.org/

[3] Python Pandas: https://pandas.pydata.org/ 

Q1：除了Python，这个课程需要其他编程语言基础吗？

A1：

不需要，只要具备基本的Python编程能力，就可以学习本课程。

Q2：Python 2.x和Python 3.x，这个课程采用哪个版本？

A2：

Python 3.x已经足够成熟，这是Python语言的现在和未来，嵩老师所有Python课程都采用Python 3.x系列版本。

Q3：在线开放课程看不到老师，有问题谁来解答？

A3：

为了更好服务同学们，本课程教师和助教会经常在线答疑，尽快解决与课程相关的各类问题。

Q4：有没有好的参考书推荐？

A4：

本课程提供了视频、教学资源，但暂时没有参考书推荐。如果大家发现该领域优秀的参考书，可以反馈给老师。